با هوش‌وان می‌توانید نیاز سایت را به فارسی توضیح دهید، برنامهٔ ساخت و پیش‌نمایش را بررسی کنید، سایت را منتشر کنید و کدش را بگیرید. پیش از پرداخت، اعتبار و رفتار سایت کم‌ترافیک را هم بسنجید.
برای ساخت ربات فروش فارسی، اطلاعات محصول را آماده کنید، توکن BotFather را به یک ربات‌ساز وصل کنید و پیش از معرفی فروشگاه، مسیر خرید را با یک سفارش آزمایشی بررسی کنید.
Spaces برای نمایش تعاملی مناسب است؛ برای API با درخواست‌های پراکنده، Inference Providers را بسنجید و برای ظرفیت اختصاصی، هزینهٔ روشن‌ماندن و الزامات پایداری Endpoints را حساب کنید.
در دو آزمون منتشرشده، سرعت تولید Ollama و llama.cpp به هم نزدیک بود. برای انتخاب اجرای محلی، تفاوت تنظیمات پیش‌فرض، مصرف حافظه، API و بار هم‌زمان را هم باید سنجید.
نخستین کنفرانس انجمن ملی هوش مصنوعی ایران ۲۹ و ۳۰ مهر ۱۴۰۵ در سیرجان با حمایت گل‌گهر برگزار شد. تمرکز آن کاربرد صنعتی بود و به امضای تفاهم‌نامه همکاری با دانشگاه صنعتی سیرجان انجامید.
برای انتخاب دستیار فارسی، از کار خود شروع کنید و مدل زیربنایی، سقف استفاده و امکانات همان طرح را بسنجید. رایگان‌بودن سرویس به‌تنهایی کیفیت یا ظرفیت مناسب کار شما را نشان نمی‌دهد.
در آزمون فارسی، Gemma 3 از Qwen2.5 جلوتر است، اما انتخاب مدل برای اجرای محلی و محصول به حافظهٔ لازم، تنظیم زمینهٔ بلند و مجوز همان نسخه بستگی دارد.
ثبت‌نام دوره رایگان ایران دیجیتال از درگاه رسمی و با شماره همراه آغاز می‌شود. این راهنما هفت گام ورود، ادامه درس‌ها و رسیدن به پروژه عملی را همراه با شرایط شرکت توضیح می‌دهد.
OpenAI در ۱۹ اکتبر ۲۰۲۶ گزارش کرد GPT-6.1 Sol از خانوادهٔ GPT-6 در آزمون مهاجرت COBOL با استدلال بیشتر به ۹۷٫۹٪ رسیده است؛ پذیرش یک سامانهٔ واقعی به آزمون قواعد همان سامانه بستگی دارد.
OpenAI از ۲۰ اکتبر ۲۰۲۶ کش ۱۲ساعته را به Responses API افزوده است. نوشتن پیشوند گران‌تر است، اما اگر کش کوتاه‌تر میان درخواست‌ها منقضی شود، از سومین درخواست صرفه دارد.
Anthropic در ۱۵ اکتبر ۲۰۲۶ به شش عضو METR دسترسی نزدیک به تیم ارزیابی ریسک داد. METR می‌تواند تحلیلش را بدون وتوی شرکت منتشر کند، اما تشخیص اطلاعات محرمانهٔ قابل‌حذف با Anthropic است.
Flowise برای نمونه‌سازی روی سرور کم‌حافظه سبک‌تر شروع می‌شود؛ Dify برای چت‌بات RAG تیمی امکانات یکپارچه‌تری دارد. عدد ۵۱۲ مگابایت فقط مصرف بیکارِ یک پیکربندی گزارش‌شده است.
گزارش ۱۳ اکتبر ۲۰۲۶ دو نقص در دروازهٔ LiteLLM را شرح داد که تصرف مدیریت و افشای کلیدهای ارائه‌دهندگان مدل را ممکن می‌کردند. نسخهٔ 1.83.9 اصلاح هر دو را دارد.
برای پرسش‌وپاسخ بر پایهٔ اسناد اختصاصی و متغیر، RAG معمولاً نقطهٔ شروع است؛ برای تغییر پایدار سبک یا رفتار خروجی، Fine-tuning را بسنجید. درستی پاسخ، استنادپذیری و هزینه انتخاب را تعیین می‌کنند.
CrewAI برای شروع همکاری میان عامل‌های نقش‌دار ساده‌تر است و LangGraph مسیر اجرا و وضعیت هر مرحله را صریح‌تر می‌کند. هر دو امکان بازیابی دارند؛ انتخاب به شکل گردش‌کار بستگی دارد.